Question

我使用thrust开发了一种算法。我的办公室计算机有一个支持CUDA的卡，具有架构：

---有关设备0的一般信息名称：Quadro 2000 计算能力：2.1 时钟频率：1251000 kHz 设备重叠：启用内核执行超时：禁用

在这台机器上，我的算法运行没有错误。但是，在尝试生成thrust::system::system_error时，实验室计算机上的干净构建会引发令人讨厌的device_vector。这两台机器都运行RedHat 6并且配置相同，但多个图形卡除外。该实验室机器包含三个具有以下体系结构的支持CUDA的卡：

---有关设备0的一般信息       名称：特斯拉C2050       计算能力：2.0       时钟频率：1147000 kHz       设备重叠：           启用       内核执行超时：           禁用

---有关设备1的一般信息       名称：Quadro 2000       计算能力：2.1       时钟频率：1251000 kHz       设备重叠：           启用       内核执行超时：           禁用

---有关设备2的一般信息       名称：Quadro 2000       计算能力：2.1       时钟频率：1251000 kHz       设备重叠：           启用       内核执行超时：           Enabled`

我知道thrust需要针对目标架构进行编译才能工作。因此，我将CUDA设备设置为1。但是，错误仍然存在。

作为一项调试措施，我在cudaGetDevice()分配之前立即拨打了device_vector电话。设备已正确声明为1。

int device;
CUDA_CHECK_RETURN(cudaGetDevice(&device), __FILE__, __LINE__);
std::cout << "Operating on device " << device << std::endl; // <-- device 1

// copy the turns to the runtime
thrust::device_vector<MalfunctionTurn> d_turns = turns; // <-- error here

我在我的智慧结束时试图调试它。以前有没有人看到这样的错误？更值得注意的是，cudaSetDevice()是否存在我不知道的限制？我很担心，因为不同机器上的两张相同的卡无法运行相同的代码。

提前致谢。

修改

编译命令行：nvcc -rdc=true -arch=sm_21 -O3 file

以下是重现错误的最小示例：

#define DEVICE __device__
#define HOST __host__

#include <thrust/host_vector.h>
#include <thrust/device_vector.h>

template <typename T, std::size_t N>
class Container {
public:

    DEVICE HOST
    Container() {

    }

private:
    T data[N];
};

typedef Container<double, 7> double7;

template <std::size_t N = 10 >
class History {
public:

    DEVICE HOST
    History() {

    }

    DEVICE HOST
    virtual ~History() {

    }

private:

    double7 history[N];
};

int main() {

    try {

        thrust::host_vector<History<> > histories(1);
        thrust::device_vector<History<> > d_histories = histories;
    } catch (const thrust::system_error &) {
        std::cerr << "boo boo" << std::endl;
    }

    return 0;
}

Answer 1

尽我所知，您的代码（在引擎盖下）违反了对usage of classes with virtual functions的CUDA限制：

不允许将__global__函数作为参数传递给具有虚函数的类的对象。

如果我拿走你的代码并删除：

#include <JARSS.h>

并将其替换为：

#define HOST   __host__
#define DEVICE __device__

我可以编译它。然而，在引擎盖下，推力执行这一行：

    thrust::device_vector<History<> > d_histories = histories;

通过启动一个内核，该内核将主机上的对象作为参数复制到设备中。（例如，您可以使用nvprof验证内核启动。）这是推力的常见行为。问题出现在那些具有虚拟析构函数的对象不能以这种方式复制。

与您的问题所述相反，此代码不应在任何CUDA计算机上正确运行。

您可以通过注释掉虚拟析构函数来“修复”您的代码。如果您需要多态行为，那么对实际代码的修复可能会比这更复杂。仍然可以使用具有推力的多态对象行为，请参阅this answer以获得有用的示例。

CUDA多个设备问题，推力:: system_error

1 个答案: